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AI 主導のカスタマー サービス: ChatGPT が Eコマース サポートをどのように変革するか

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AI 主導のカスタマー サービス: ChatGPT が e コマース サポートをどのように変革するかオンラインコマースで買い物をしています、質問があると想像してください。チャットボックスに入力すると、すぐに本物の人から発せられたかのような正確な応答が得られるようになりました。

それは将来の夢ではなくなりました。ChatGPT と呼ばれる優れた技術のおかげで、それは今現実になっています。

ChatGPT はOpenAIの発案で、 e コマース:電子商取引に大きな変革をもたらしています。これは言語モデルであり、非常に人間らしいテキストを理解して生成することに優れていると言われています。

しかし、それは単に人間らしく聞こえることだけではなく、顧客であるあなたを理解して、ショッピング:購入(購買)体験をよりスムーズでパーソナライズしたものにすることが重要ポイントです。

このコラムでは、ChatGPT がオンライン ショッピングの顧客サービスにどのような影響を及ぼしていくかについて探っていきます。

ショッピング(購入・購買)体験(エクスペリエンス):をカスタマイズし、より的確な商品の推奨:コメンデーションを行い、顧客とのコミュニケーションを より有益にするために、それがどのように役立つように活用するのかを見ていきます。

eコマース体験のパーソナライズにおけるChatGPTの役割

それは人間ではありませんが、確かにあなたという人間が、何を好きであることを理解しようとしますよね。
ChatGPT がどのようにユーザーの好みを学習し、eコマースショッピング エクスペリエンスをより個人的なものにするかについて詳しく見ていきましょう。

ChatGPT が顧客の好みを理解する方法

オンライン ショッピングをしているときに、ウェブサイトが気になってしまうと感じたことはありませんか。
あなたが探しているものを正確に知っているような。
それは魔法ではありません。それは ChatGPT のような AI のおかげです。

ChatGPT は、経験から学習する AI の一種である機械学習(ML)を使用しています。したがって、ChatGPT を使用する Web サイトと対話するたびに、Web サイトはあなたについて少しずつ学習することになります。

ユーザーが閲覧している e コマース商品、質問、さらには使用している言語も記録されています。

時間が経つにつれて、自分が何が好きで何に興味があるのか​​について、かなり良いアイデアが構築されていきます。

たとえば、あなたは再販 リコマースの古着の大ファンだとします。ヴィンテージ アイテムの入手可能性について尋ねたり、ヴィンテージ コレクションを閲覧したり、チャットで「レトロ」や「クラシック」などの言葉を使用したりすることがよくあります。

ChatGPT はこれらのパターンを認識し、あなたがビンテージものに興味があることを学習します。
次回訪れるときは、新しく入荷したヴィンテージのドレスを勧めたり、セール中のレトロなスタイルのハンドバッグを勧めたりするかもしれません。

それはあなたのスタイルを知り尽くしたパーソナルショッパーがいるようなものです。

ChatGPT を使用した人間のような対話

自分の好みを理解することは別のことで重要なことがあります。その理解を人間らしい方法で伝えることはまったく別の話です。
ここで ChatGPT が真価を発揮します。

ChatGPT は典型的なロボットのようには聞こえません。事前にプログラムされた応答を吐き出すだけではありません。代わりに、会話のコンテキストに基づいて応答を生成します。それは、詳細を追跡するのが得意な友人とチャットしているようなものです。

たとえば、ドレスの素材について質問した場合、一般的なチャットボットは「綿でできています」 と答えるだけかもしれません。
ChatGPT は、「あなたが尋ねているドレスは綿 100% でできています。とても柔らかく通気性があり、夏の日にぴったりです。」 のような応答を返すことができます。

求めていた情報が提供されるだけではなく、会話形式で魅力的であるはずです。

また、数日後に同じドレスについて尋ねてきた場合、ChatGPT は以前のやり取りを記憶しています。

「やあ、また会えて嬉しいです。(嬉しいよ!という表現も選択できます。)またあの綿のドレスを見ていますね。」
と言うようにテイストできるかもしれません。

こうした小さな工夫により、ショッピング体験がよりパーソナルなものになり、機械に話しかけているような感覚がなくなります。

ChatGPT は、オンライン ショッピングをより個人的で会話的なものにすることで、状況を変えています。それは、あなたが閲覧しているオンライン ストアについてたまたまよく知っている友人とチャットするようなものです。そして一番いいところは、24 時間/年中無休で利用できるので、あなたやあなたの顧客が必要なときにいつでもサポートできます。

カスタマーサポートツールとしてのChatGPT

ChatGPTについて理解が少しはできたので、これをカスタマー サポート ツールに使用するとどうなるかについて話していきましょう。

顧客からの問い合わせや問題への対応

夜中に商品についての熱い質問をしたことはありませんか。 それとも、返品・交換に関してサポートが必要だったものの、いつまでも保留状態にしたくありませんよね。
そこでChatGPTが登場します。

ChatGPT は、e コマースの世界における顧客サービスのスーパーヒーローになる可能性があります。これはすでに膨大な量のデータがあり、データを使用してカスタムトレーニングすることもできるため、顧客の幅広い質問を理解し、それに応答することができます。

など、ChatGPT は迅速かつ正確な回答を提供します。

靴を注文したものの、少しきつすぎるとします。
あなたはウェブサイトにアクセスして、
「この靴を返品するにはどうすればよいですか。」
と尋ねます。

ChatGPT は、一般的な応答の代わりに、
「靴が合わなかったとのこと、残念です。返品ページの手順に従って返品できます。そのページへのリンクを希望しますか、ご自身でできますか。」
と言うかもしれません。
顧客は
「ここで、手続きを手伝ってもらえますか。」
と応えると思います。これが狙いです。

あなたの問題を理解し、フレンドリーで会話的な方法で解決策を提供します。

24時間年中無休のカスタマーサポートの特典

ChatGPT の最も優れた点の 1 つは、ChatGPT が常にそこにあり、すぐに役立つことです。それが午前 3 時であろうと、一年で最も忙しいショッピングの日であろうとは関係ありません。ChatGPT は 24 時間ご利用いただけます。

この 24 時間 365 日の利用可能性は、異なるタイムゾーンの顧客や、特別な時間に買い物をしたい顧客にとっては大変革です。 (誰もが経験したことがあります)

質問の回答を得るために営業時間まで待つ必要はもうありません。

ChatGPT は疲れたりリクエストが多く処理待ちされたりしません。顧客からの問い合わせが殺到するショッピングのピークシーズンであっても、同じレベルの注意力と正確さですべての問い合わせに対応できます。

たとえば、ここでは顧客サポートを自動化して、応答時間を短縮するために ChatGPT ベースのシステムを導入しているオムニチャネルコマース会社に関する ケーススタディを考えてみましょう。

  • このシステムは、顧客の問い合わせと回答の大規模なデータセットに基づいてトレーニングされており、顧客の問い合わせのコンテキストと意図を理解できるようになりました。

  • その結果、顧客満足度と応答時​​間の大幅な改善が示されました。

  • 同社は平均応答時間を数時間から数分に短縮し、顧客満足度スコアが向上しました。

  • このシステムは、人間の介入なしで問い合わせの 90% 以上に正確に応答できました。

そして企業にとって、これは顧客の満足度が向上し、過重な負担を負う顧客サービス担当者が減るということを意味します。それは双方にとって有利で、便利なことです。

仮想ショッピング アシスタントとしての ChatGPT

オンライン ショッピングは、迷路を進んでいるように感じることがあります。しかし、あなたやあなたの顧客にガイドがいたらどうなるでしょうか。

探しているものを見つけたり、好みに合った新商品を見つけたりするのにどのように役立つかを見てみましょう。

顧客のショッピング ジャーニーをガイドする

あなたの好みを理解し、ショッピングのジャーニー(旅)をガイドし、あなたが気に入る新商品を見つけるのを手伝ってくれるパーソナルショッピングアシスタントがいることを想像してみてください。

贅沢だと思いませんか。
ChatGPT を使用すると、大企業でも中小企業でも、ほんの数クリックでこの贅沢が実現します。

ChatGPT は仮想ショッピング アシスタントとして機能し、Web サイトにアクセスした瞬間からチェックアウトするまでガイドします。

ガーデニングが好きな友人への誕生日プレゼントを探しているとします。

ChatGPT に
「ガーデニング愛好家への良い贈り物は何ですか? 」
というような質問をすると、
「有機種子のセット、ガーデニング ツール キット、または創造的なガーデニング テクニックに関する本はいかがですか」
という答えが返ってくるかもしれません。
「私たちのガーデニングセクションです。そこへ連れて行ってあげましょうか。」

そして、それだけではありません。ChatGPT と会話すると、ChatGPT が商品に関するあらゆる質問に答え、オプションの比較を支援し、他の人が一緒に購入した商品を提案してくれることもあります。知識豊富な友人が店の通路を案内してくれるようなもので、ショッピング体験がスムーズで楽しいものになるようにします。

*機械なので、断ることも抵抗がありませんし、いくらでも一緒にいてくれます。

ChatGPT によるパーソナライズされた推奨事項

ChatGPT の最も優れた点の 1 つは、パーソナライズされた推奨事項:Recommendation・レコメンデーションを提供できることです。あなたのやり取りからどのように学習するかを覚えていますか。 その知識を利用して、ユーザーが好みそうな商品を提案します。

たとえば、多くの環境に優しい商品を閲覧している場合、ChatGPT は環境に優しい商品の新商品を提案する可能性があります。

あるいは、グルテンフリーのレシピについて尋ねている場合は、販売・公開されているグルテンフリーの料理本・D2C(DTC)ブランドのレシピサイトを勧められるかもしれません。

これらの推奨事項は、閲覧履歴だけに基づいているわけではありません。ChatGPT は、人気のトレンド、顧客レビュー、さらには時期などの要素も考慮します。

つまり、冬であれば、居心地の良い毛布、保湿のスキンケア・ボディケアを示唆するかもしれません。

これらのパーソナライズされた推奨事項は、お気に入りの新商品を発見するのに役立ち、ショッピング体験をよりエキサイティングで満足のいくものにします。

さらに、無限にある商品リストをスクロールする時間と労力も節約できます。

好きなもの (そして好きになるとは思っていなかったもの) を見つけることは、チャットで簡単にできるようになります。これは、より多くの顧客を満足させ、ビジネスとしての収益を増やすことを意味します。

顧客が自分の興味やニーズに合った推奨事項を受け取ると、購入する可能性が高くなります。これは双方にとって有利な状況です。顧客はお気に入りの商品を発見し、企業は売上が増加します。

一番良いポイントは、それはまだ始まったばかりです。AI テクノロジーは進化し続けるため、将来的にはさらにパーソナライズされた正確なレコメンデーションパターンが期待できます。

サポート部門における ChatGPT の将来的な影響

ChatGPT が、Eコマースの存在感をどのように変えているかを見てきました。しかし、将来はどうなるでしょうか。誰も正確な予想はできませんが、こんなことが出来るは想定できます。

ChatGPT やその他の AI ツールが進化し続ける中で、Eコマースに何が待ち受けているのかを覗いてみましょう。

eコマースにおけるChatGPTの潜在的な将来のアプリケーション

Eコマースにおける ChatGPT の潜在的な応用は興味深いものです。顧客サービスがどのように変化し、ショッピング体験がパーソナライズされているかを私たちはすでに目にしていますが、それは氷山の一角にすぎません。

ChatGPT がさらに複雑な顧客とのやり取りや課題を処理できる未来を想像してみてください。

たとえば、顧客が購入した商品に関する問題のトラブルシューティングを支援し、プロセスを段階的にガイドします。

あるいは、顧客の好みや予算について質問し、パーソナライズされた商品やサービスのリストを提案することで、新しい家の家具を用意したり、休暇の夫婦と家族のファッションコーディネイトを計画したりするなど、より大きな買い物を計画するのに役立つ可能性もあります。

または、試してみたいというユーザーの興味に基づいて商品を送り、気に入らないものを返品するよう依頼することもできます。

ChatGPT は、他のシステムやプラットフォームとさらに統合される可能性もあります。

たとえば、カレンダーと連携して、友人の次の誕生日にギフトを購入するよう顧客に通知したり、スマート ホーム デバイスと同期して、家庭のニーズの管理や買い物を支援したりできます。

しかし、すべてが青信号というわけではありません。

ケーススタディでは、顧客サービスにおける生成 AI (ChatGPT) と制御 AI (Salesforce の Einstein ボット) を比較します。 

無関係な応答を提供したり、顧客を誤解させたりするなど、生成型 AI のリスクと、制御された AI の利点と欠点が理解できます。 

これは、生成 AI が生産性と効率を向上させることができる一方で、ブランドや企業を代表して顧客と対話する準備ができている必要があることがわかります。

チャットボットを CS エージェントとして設定する場合は、起動する前に厳密にテストしてください。

AI の進歩により e コマースがさらにどのように変化するかについての予測

ChatGPT やその他の AI ツールはより洗練され、機能が向上し、よりパーソナライズされた効率的なショッピング エクスペリエンスが実現されます。

たとえば、AI が顧客の行動を理解し、予測する能力が向上するにつれて、企業は顧客のニーズや好みをより正確に予測できるようになります。

よりパーソナライズされた商品の推奨や積極的な顧客サービスにつながる可能性があります。

AI により、さまざまなプラットフォームやデバイス間のよりシームレスな統合も可能になる可能性があります。これにより、顧客が拍子抜けすることなくデバイスとプラットフォームを切り替えることができる、真のオムニチャネル ショッピング エクスペリエンスが生み出される可能性があります。

さらに、AI がよりアクセスしやすく、手頃な価格になるにつれて、中小企業でもこれらのテクノロジーを活用して顧客サービスを強化し、大企業と競争できるようになります。

結論

私たちは、強力な AI ツールである ChatGPT が、Eコマース:電子商取引の世界で顧客サービスにどのような革命をもたらすのかを深く掘り下げてきました。

ショッピング体験のパーソナライズから 24 時間 365 日のサポートの提供まで、ChatGPT がオンライン ショッピングをよりスムーズで楽しくしていくことは明らかです。

私たちは、それがどのようにユーザーの好みを理解し、ユーザーが気に入る商品を提案し、さらには過去のやりとりを記憶しているのかを考えてみました。

そして未来は。
かなり楽しみですね。AI の進歩により、さらにパーソナライズされたレコメンデーション、シームレスなショッピング エクスペリエンス、プロアクティブな顧客サービスが期待できます。

手間のかからないショッピング体験を求めている顧客であっても、売上と顧客満足度の向上を目指す企業であっても、ChatGPT は変革をもたらす可能性があります。

オンラインショッピングをしていて、チャットボットから驚くほど親切で人間らしい応答を受け取ったら、それはおそらく ChatGPT が機能して、ショッピング エクスペリエンスを向上させているかもしれないことを思い出してください。

そして、これはほんの始まりにすぎません。将来的に何ができるようになるかは誰にも分かりません。
1 つ確かなことは、 ChatGPT による、Eコマース:電子商取引・オムニチャネルの将来は注目に値する経験であるということです。

ケーススタディ

顧客サービスにおける生成 AI と制御 AI - Salesforce と ChatGPT を使用したケーススタディ

ChatGPT が導入されて以来、世界中で、ChatGPT が企業に提供する「n」個のユースケースを特定しようと努めてきました。

私は、Salesforce の機能コンサルタントとして、顧客の販売とサービスに関連するデジタル変革に取り組んでいたので、それがどのように顧客に付加価値をもたらすことができるのかにも興味がありました。

これを研究するために、私は顧客サービス チャットボットの 1 つのユースケースを取り上げ、 ChatGPT API を Salesforce の Einstein ボットと統合して使用してPoC (概念実証) を開発し、既存のSalesforce ネイティブ NLP 機能を超えて何を提供できるかをテストしました。

生成 AI - Einstein ボットと統合された ChatGPT:

使用例:顧客が会社の返金ポリシーをボットに問い合わせると、ボットはそのポリシーを顧客に返します。
Einstein BOT と統合された ChatGPT API を使用した結果:
顧客は「返金ポリシーは何ですか?」と質問します。30 日以内であることを示す応答が返されます。
この画像には代替テキストが提供されていません

30 日間の返品ポリシーに関するこの情報を Einstein ボットまたは ChatGPT モデルに供給していませんでした。これは、超大規模なグローバル データセットに基づいて、ChatGPT モデルによって独自に生成されました。

これにより、以下のリスクが浮き彫りになりました。

ChatGPT を通じた生成 AI 応答の背後にあるリスク:

モデルはグローバル データセットでトレーニングされているため、ユースケースに関係のない応答を提供するリスクがあります。
ボットは創造性を発揮し、ユースケースの意図とは異なる可能性のある必要以上の応答を行うことができます。
ボットは顧客ポリシー関連のクエリに独自の行を追加する可能性があり、最終的に顧客を誤解させ、企業やブランドのイメージを傷つける可能性があります。
そこで、ボットが同じクエリに対してカスタム応答を 30 日ではなく 14 日で返すようにするにはどうすればよいかを調査したところ、API 呼び出しを使用してモデルを微調整できることがわかりました。

ChatGPT モデルを微調整する際の制約:

既存のモデルは 10 億のパラメータで事前トレーニングされており、モデルを学習しないようにするのはそれほど簡単ではありません
モデルを微調整するには少なくとも 2,000 個のデータ ポイントが必要ですが、それでも、答えを独自に創造的にしてしまうリスクが伴います。
データセットの準備は、100 ~ 200 件の FAQ の質問を数千のデータ ポイントに推定する必要があるため、面倒な作業になりますが、それでも最終的には効果が得られない可能性があります。

ChatGPT API の価格:

微調整のための API コスト - 1000 トークンあたり 0.03 ドル
微調整モデルの各リクエストの API コスト - 0.12 ドル/1000 トークン
1 トークンは英語 4 文字にほぼ等しく、1000 トークンは約 750 単語に相当します。

制御された AI - Salesforce Einstein Intent Sets でトレーニングされた Einstein ボット

Einstein インテント セットの簡単な定義:

Einstein Intent Sets は、企業がカスタマイズされた自然言語処理 (NLP) モデルを作成して、受信したテキストまたは音声ベースのクエリを正確に分類できるようにする Salesforce Einstein の機能です。インテント セットはインテント オブジェクトのコレクションであり、ユーザーが特定の質問をしたり、特定の情報を要求したりする方法のトレーニング フレーズまたは例のグループです。

インテントセットを使用して Einstein ボットをトレーニングする:

Salesforce を使用すると、特定のトピックに関して顧客が尋ねる可能性のある一連のクエリを使用してボットをトレーニングできます。ボットがトピックを検出できるモデルを構築するには、少なくとも 20 の発話が必要です。
以下は、顧客からの返金ポリシーに関する考えられるクエリに対して準備および設定した Einstein Intent セットの画像です。

この画像には代替テキストが提供されていません

返金ポリシーに関連するクエリの Einstein インテント セット

Einstein ボットビルダーで、返金ポリシーに関するクエリを検出したときにボットによって提供される標準応答を設定しました。

Einstein Intent を使用した結果:

ここでクエリを使用してボットをテストすると、ボットは私が望んでいることを正確に返しますが、それ以上の応答は何も返しません。
この画像には代替テキストが提供されていません

Einstein ボットビルダーのプレビューウィンドウで生成されたものです。

私はこれを「制御された AI」と呼んでいます。これは、それ自体がコンテンツを生成せず、私たちの制御の範囲内にあるためです。
最も重要なことは、Einstein ボットと Intent は Salesforce Service Cloud License に無料で付属することです。ただし、WhatsApp や Facebook Messenger などのメッセージング チャネルとの統合には、Salesforce の価格設定ポリシーに従って追加コストがかかります。ただし、カスタム サイトでボットをホストしても追加料金はかかりません。

しかし、アインシュタインの意図にはそれ自体の欠点があります。

Einstein Intent の欠点 -
インテント モデルは、考えられるキーワードを入力して入念にトレーニングする必要があります。
顧客がトレーニング データ以外の単語を使用してクエリを実行した場合、モデルは顧客の意図を検出できない可能性があります。
インテントのトレーニング データが適切でない場合、インテントの検出と応答は汎用性が低い可能性があります

ケーススタディの概要 -

結論 -
超大規模なグローバル モデルを活用した生成 AI は、企業の生産性と効率の向上に確かに役立ちます。しかし、ブランドや企業を代表して顧客と向き合う準備はできているでしょうか? 小規模な PoC に基づくと、既存の環境ではそうではないようです。
しかし、テクノロジーは急速に進化しているため、顧客が「スーパー スマート ボット」と対話し始める日もそう遠くありません。

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